我是 NLP 的初学者，对 DL、AI 有一定的了解。但是我想构建一个NLP系统作为学习目的，并且想了解NLP系统构建管道，请有人建议一种方法吗？
实际上，我搜索了一种方法并阅读了很多博客，但并不满足于在 NLP 上找到端到端管道。
是的，你在 NLP 方面看起来很新鲜，我听说可以帮助你
首先你应该有问题定义明确定义你的目标。您希望您的系统实现什么目标？例如，情感分析、机器翻译、命名实体识别等
第二个你应该数据收集根据问题，你可能需要标记或未标记的数据。 从公共数据集、网络抓取、API 或其他来源收集数据。 高效存储数据（例如数据库、数据湖或平面文件）。
之后是预处理数据预处理： 文字清理： 删除特殊字符、URL 和数字。 转换为小写。 标记化：将句子拆分为单词或子词。 删除停用词（可选且取决于任务）。 词形还原或词干提取（将单词还原为其基本形式或词根形式）。 将单词转换为向量： 预先训练的嵌入（Word2Vec、GloVe、FastText）。 可训练的嵌入（通常是深度学习模型中的一层）。 序列填充：确保输入序列具有相同的长度以输入模型。
最后模型开发： 选择合适的深度学习架构： 用于基于序列的任务的 RNN、LSTM、GRU。 用于更高级任务的 Transformer（如 BERT、GPT）。 定义损失函数、优化器和评估指标。 将数据分为训练集、验证集和测试集。 训练您的模型并验证。 使用回调来提前停止、模型检查点和学习率计划。
你可以在每一步中使用这个库：
数据处理：pandas、NLTK、spaCy
深度学习框架：TensorFlow、PyTorch